遺伝的アルゴリズムを用いたニューラルネットワークの荷重値決定法
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概要
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生物の神経系の構造を工学的に模擬したニューラルネットワーク (Neural Network : NN) は、これまでコンピュータの苦手分野とされてきたパターン認識を可能とし、現在でも盛んに研究が行われている。NNにはいくつか種類があるが、中でもバックプロパゲーション (Back Propagation : BP) はNNの代表格とされ、パターン認識を中心に多く用いられている。BPは、NNの出力と教師信号の誤差を荷重値の修正に反映させる手法で、学習能力には優れているが、複雑な微分演算を必要とするため、コンピュータ上でNNを構築するのは容易ではない。そこで本研究では、簡単な演算で荷重値を求めるために、遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithms : GA) を用いて学習するNNを提案し、医用画像を用いた識別テストを行う。そしてBPを用いて学習した場合の結果と比較する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-06
著者
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